一种基于SVM的高效球门检测方法

为了有效地将足球视频中具有复杂背景的球门检测出来,该文提出一种基于支持向量机(Support vectormachine,SVM)的球门检测算法。首先对于视频图像,利用Top-Hat变换突出白色,得到彩色边缘图像,并对彩色边缘图像灰度化、二值化和形态学连通分析,接着在此基础上提取视频图像中前两根最长并满足一定条件的垂直方向连通的垂线段作为候选球柱,然后计算特征向量,最后利用SVM的强大学习能力进行球门检测。实验证实该方法不仅检测效率很高,而且比已有的球门检测算法有更强的鲁棒性和适应性。

基于球门检测的足球视频精彩事件提取

为了提高足球视频精彩事件检测效率,提出了一种基于双投影法的球门镜头检测算法,并在此基础上提出了基于球门检测的精彩事件提取算法.实验结果表明,该算法比常规算法取得了更好的检测效果,生成的精彩视频摘要大约为原视频的5%.

基于足球比赛事件检测的视频分析方法

针对足球比赛视频事件检测方法中视频处理的时间成本过高、事件检测的准确率较低、标准的训练样本难以获取等问题,提出了基于人工规则和机器学习相结合的事件检测算法.对足球比赛视频进行镜头分割并提取关键帧,将分割好的镜头进行语义标注,采用特殊镜头实现目标事件镜头序列的初步定位,利用改进的隐马尔科夫模型对初步定位的镜头序列进行分类验证.结果表明,利用特殊镜头可以对目标事件进行初步的定位提取,利用遗传算法改进的Baum-Welch算法可以在训练样本不足的情况下取得更高的准确率.

基于内容的足球视频进球检索系统设计

足球因其是世界第一大运动而拥有众多球迷。但是随着信息量的增长和生活节奏的加快,人们无暇观看整场足球比赛。进球是足球比赛中最精彩的部分,因此,分析足球视频并提取进球镜头集具有极大的现实意义。笔者设计了一个基于内容的足球视频进球检索系统,其基本功能包括基于记分牌的进球事件定位、基于自适应双阈值的镜头分割、基于球场颜色主色比率的镜头分类方、基于霍夫直线检测和主色比的球门检测。对不同视频进行检索的不同结果表明,进球事件的查准率可达100%。